39;), hold on, plot (recall, precisionI, 'r') (0:0.1:1, IAP_11, 'ok'), hold
% ROC-крівая_rate = recall; (fp_rate, tp_rate, 'b') ('TP_ {частка}') ('FP_ {частка}')
title ('ROC')
Розрахунок середнього значення середньої точності
Вхідні дані:
-Q списків ранжируваних документів для (по одному для запиту);
relevance - Q-мірний масив, який вказує релевантність кожного документа запиту;
Вихідні дані:
В· precision - масив точності для фіксованого числа перших документів;
В· AP - масив середніх точностей для запитів;
В· MAP - середнє значення середньої точності.
Лістинг програми
[numTot, Q] = size (relevance); = zeros (Q, 1); = zeros (Q, 1); j = 1: Q (j) = sum (relevance (:, j)); = zeros (m (j), 1); = 0; = 0; = 0; = 1; index
end
% Розрахунок середньої точності (j) = mean (precision);
% Розрахунок середнього значення середньої точності = mean (AP)
Висновки
Під час проходження виробничої практики:
-вивчено основні концепції інформаційного пошуку;
розглянуті базові моделі пошуку інформації, виділено їх основні переваги та недоліки, відповідно яким можна визначити для вирішення яких завдань обробки даних найбільш вигідно використовувати ту чи іншу обчислювальну модель;
розглянуті методи оцінки якості пошуку інформації, показані основні випадки їх застосування;
-придбані практичні навички з реалізації вивчених моделей і методів у середовищі Matlab.
Список використаної літератури
В· R. Baeza-Yates, B. Ribeiro-Nieto, Modern Information Retrieval , 1999
В· C.D. Manning, P. Raghavan and H. Sch Гј tze, Introduction to Information Retrieval , Cambridge University Press. 2008
